AS'AD, Mohamad Faris (2024) Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka di Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.
![[img]](http://repository.unsoed.ac.id/style/images/fileicons/other.png) |
PDF (Cover)
COVER-Mohamad Faris As'ad-H1D019056-Skripsi-2024.pdf Download (203kB) |
|
PDF (Legalitas)
LEGALITAS-Mohamad Faris As'ad-H1D019056-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (483kB) |
|
PDF (Abstrak)
ABSTRAK-Mohamad Faris As'ad-H1D019056-Skripsi-2024.pdf Download (261kB) |
|
PDF (BabI)
BAB-I-Mohamad Faris As'ad-H1D019056-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (222kB) |
|
PDF (BabII)
BAB-II-Mohamad Faris As'ad-H1D019056-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (416kB) |
|
PDF (BabIII)
BAB-III-Mohamad Faris As'ad-H1D019056-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (249kB) |
|
PDF (BabIV)
BAB-IV-Mohamad Faris As'ad-H1D019056-Skripsi-2024.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) |
|
PDF (BabV)
BAB-V-Mohamad Faris As'ad-H1D019056-Skripsi-2024.pdf Download (212kB) |
|
PDF (DaftarPustaka)
DAFTAR PUSTAKA-Mohamad Faris As'ad-H1D019056-Skripsi-2024.pdf Download (216kB) |
Abstract
Kampus merdeka merupakan salah satu program yang diusung kemendikbudristek guna memberikan pengalaman langsung kepada mahasiswa tentang dunia kerja. Program ini dimulai dari tahun 2020 dan berjalan sampai sekarang. Berbagai komentar di media sosial sangat beragaram tentang berjalannya program kampus merdeka ini, khususnya di twitter. Untuk mengetahui bagaimana sentimen masyarakat terhadap program kampus merdeka ini diperlukan analisis sentimen. Dalam hal ini, analisis sentimen digunakan untuk mengklasifikasi tweet pada Twitter terhadap program kampus merdeka untuk menentukan apakah tweet tersebut bersifat positif, negatif, atau netral. Model sentimen analisis dibuat dengan membandingkan antara metode TF-IDF dan Fasttext. Selanjutnya model tersebut akan diklasifikasikan menggunakan algoritma ¬Support Vector Machine. Hasil yang didapat yaitu Fasttext unggul terhadap TF-IDF dengan akurasi sebesar 73% dibandingkan dengan TF-IDF sebesar 72%. Didapatkan juga nilai presisi sebesar 81%, recall 72%, dan F1-Score 76 %. Model kemudian diujikan untuk menguji sentimen pada 3 program kampus merdeka selama tahun 2021-2023 dengan hasil didominasi positif, hal ini membuktikan bahwa program kampus merdeka berhasil pada penerapaanya
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Nomor Inventaris: | H24058 |
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, Fasttext, Kampus Merdeka, Support Vector Machine, Tf-Idf, Twitter. |
| Subjects: | C > C1018 Curriculum planning |
| Divisions: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mr Mohamad Faris As'ad |
| Date Deposited: | 01 Feb 2024 01:26 |
| Last Modified: | 01 Feb 2024 01:26 |
| URI: | http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/25460 |
Actions (login required)
 |
View Item |